反向傳播訓練多層神經網絡的原理

該項目採用反向傳播算法描述了多層神經網絡的教學過程。爲了說明這個過程，使用了具有兩個輸入和一個輸出的三層神經網絡，如下圖所示：     每個神經元由兩個單元組成。第一單元添加權重係數和輸入信號的乘積。第二個單元實現非線性功能，稱爲神經元激活功能。信號e是加法器輸出信號，y = f（e）是非線性元件的輸出信號。信號y也是神經元的輸出信號。    爲了教授神經網絡，我們需要訓練數據集。訓練數據集由分配

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